线性代数学习笔记(三)——行列式的性质

本篇文章首先引入行列式转置的概念,然后逐一给出了行列式的七个基本性质,需要注意的是:对行成立的性质对列也同样成立。最后强调了性质7的重要性,并总结了在做题过程中的规范和注意事项。

1 转置

将行列式的做成,转置记作: D T D^T DT D ’ D^’ D(T表示Transformers)。
D = ∣ 1 2 3 1 1 1 8 8 8 ∣ D=\begin{vmatrix} 1&2&3\\ 1&1&1\\ 8&8&8\\ \end{vmatrix} D=118218318

D T = ∣ 1 1 8 2 1 8 3 1 8 ∣ D^T=\begin{vmatrix} 1&1&8\\ 2&1&8\\ 3&1&8\\ \end{vmatrix} DT=123111888

对行列式转置之后再转置等于原行列式,即 ( D T ) T = D (D^T)^T=D (DT)T=D。可以发现,对行列式求 2 n ( n ≥ 1 ) 2n(n≥1) 2n(n1)次转置仍然等原行列式。

2 性质

2.1 性质1

行列式转置,值不变,即 D T = D D^T=D DT=D(对行成立的性质对列也成立)。

举例:
D = ∣ ① 2 3 4 1 1 1 ⑥ 2 ⑧ 8 8 9 9 ⑨ 3 ∣ D=\begin{vmatrix} ①&2&3&4\\ 1&1&1&⑥\\ 2&⑧&8&8\\ 9&9&⑨&3\\ \end{vmatrix} D=129219318483

行列式 D D D ① ⑥ ⑧ ⑨ ①⑥⑧⑨ 项的行标为4级标准排列 1234 1234 1234,列标排列为 1423 1423 1423,所以为该项使用第一种定义展开: ( − 1 ) N ( 1432 ) 1 × 6 × 8 × 9 (-1)^{N(1432)}1×6×8×9 (1)N(1432)1×6×8×9

D T = ∣ ① 1 2 9 2 1 ⑧ 9 3 1 8 ⑨ 4 ⑥ 8 3 ∣ D^T=\begin{vmatrix} ①&1&2&9\\ 2&1&⑧&9\\ 3&1&8&⑨\\ 4&⑥&8&3\\ \end{vmatrix} DT=234111288993

转置行列式 D T D^T DT ① ⑥ ⑧ ⑨ ①⑥⑧⑨ 项的行标排列为 1423 1423 1423,列为4级标准排列 1234 1234 1234,所以为该项使用第二种定义展开: ( − 1 ) N ( 1432 ) 1 × 6 × 8 × 9 (-1)^{N(1432)}1×6×8×9 (1)N(1432)1×6×8×9

不难发现,行列式 D D D和其转置行列式 D T D^T DT中的 ① ⑥ ⑧ ⑨ ①⑥⑧⑨ 项的值相同,可以推出,其他各项值也会完全相同,故 D T = D D^T=D DT=D

2.2 性质2

行列式两行互换,值变号

举例(交换行列式 D 1 D_1 D1中的1、3行变成行列式 D 2 D_2 D2):
D 1 = ∣ 1 ② 3 4 5 6 ⑦ 8 9 10 11 ⑫ ⑬ 14 15 16 ∣ D_1=\begin{vmatrix} 1&②&3&4\\ 5&6&⑦&8\\ 9&10&11&⑫\\ ⑬&14&15&16\\ \end{vmatrix} D1=15961014311154816

行列式 D 1 D_1 D1 ② ⑦ ⑫ ⑬ ②⑦⑫⑬ 项的行标排列为4级标准排列 1234 1234 1234,列标为 2341 2341 2341,所以为该项使用第一种定义展开: ( − 1 ) N ( 2341 ) 2 × 7 × 12 × 13 (-1)^{N(2341)}2×7×12×13 (1)N(2341)2×7×12×13

D 2 = ∣ 9 10 11 ⑫ 5 6 ⑦ 8 1 ② 3 4 ⑬ 14 15 16 ∣ D_2=\begin{vmatrix} 9&10&11&⑫\\ 5&6&⑦&8\\ 1&②&3&4\\ ⑬&14&15&16\\ \end{vmatrix} D2=95110614113158416

行列式 D 2 D_2 D2 ② ⑦ ⑫ ⑬ ②⑦⑫⑬ 项的行标排列为 3214 3214 3214,列标排列为 2341 2341 2341,所以为该项使用第三种定义展开: ( − 1 ) N ( 3214 ) + N ( 2341 ) 2 × 7 × 12 × 13 (-1)^{N(3214)+N(2341)}2×7×12×13 (1)N(3214)+N(2341)2×7×12×13

不难发现,行列式 D 1 D_1 D1和行列式 D 2 D_2 D2对于 ② ⑦ ⑫ ⑬ ②⑦⑫⑬ 项差一个 ( − 1 ) N ( 3214 ) (-1)^{N(3214)} (1)N(3214)因数,而 N ( 3214 ) = 2 + 1 + 0 + 0 = 3 N(3214)=2+1+0+0=3 N(3214)=2+1+0+0=3是一个奇排列,故该项相差一个负号,同理可以推出,其他各项也相差一个负号,所以 D 1 = − D 2 D_1=-D_2 D1=D2

2.3 性质3

行列式两行(或两列)对应相等,行列式等于零。

举例(交换行列式 D 1 D_1 D1中的1、3行变成行列式 D 2 D_2 D2):
D 1 = ∣ ② ③ ④ ⑤ 1 0 0 0 ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 ) 8 8 8 1 ∣ D_1=\begin{vmatrix} ②&③&④&⑤\\ 1&0&0&0\\ (2)&(3)&(4)&(5)\\ 8&8&8&1\\ \end{vmatrix} D1=1(2)80(3)80(4)80(5)1

D 2 = ∣ ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ( 5 ) 1 0 0 0 ② ③ ④ ⑤ 8 8 8 1 ∣ D_2=\begin{vmatrix} (2)&(3)&(4)&(5)\\ 1&0&0&0\\ ②&③&④&⑤\\ 8&8&8&1\\ \end{vmatrix} D2=(2)18(3)08(4)08(5)01

由于行列式第1行和第3行相等,所以交换之后仍然和原行列式完全一样,即: D 1 = D 2 D_1=D_2 D1=D2,但根据性质2可知: D 1 = − D 2 D_1=-D_2 D1=D2,所以: D 1 = − D 1 D_1=-D_1 D1=D1,推出: 2 D 1 = 0 2D_1=0 2D1=0,即: D 1 = 0 D_1=0 D1=0

2.4 性质4

行列式 D D D某一行(或列)元素都乘以数 k k k,等于用 k k k乘以行列式 D D D

∣ 1 2 3 4 k 5 k 6 k 7 8 9 ∣ = k ∣ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ∣ \begin{vmatrix} 1&2&3\\ 4k&5k&6k\\ 7&8&9\\ \end{vmatrix}=k\begin{vmatrix} 1&2&3\\ 4&5&6\\ 7&8&9\\ \end{vmatrix} 14k725k836k9=k147258369

推论:
行列式某一行(或列)都有公因子 k k k,则 k k k可以提到外面去。

注意:如果 n n n阶行列式所有元素均有公因子 k k k,则可以提 k n k^n kn到外面去。

∣ 1 k 2 k 3 k 4 k 5 k 6 k 7 k 8 k 9 k ∣ = k 3 ∣ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ∣ \begin{vmatrix} 1k&2k&3k\\ 4k&5k&6k\\ 7k&8k&9k\\ \end{vmatrix}=k^3\begin{vmatrix} 1&2&3\\ 4&5&6\\ 7&8&9\\ \end{vmatrix} 1k4k7k2k5k8k3k6k9k=k3147258369

2.5 性质5

行列式两行(或两列)对应成比例,行列式等于零。

D = ∣ 1 2 3 1 1 1 8 8 8 ∣ D=\begin{vmatrix} 1&2&3\\ 1&1&1\\ 8&8&8\\ \end{vmatrix} D=118218318

上述行列式第3行是第2行的8倍,即:

∣ 1 2 3 1 1 1 1 × 8 1 × 8 1 × 8 ∣ = 8 ∣ 1 2 3 1 1 1 1 1 1 ∣ \begin{vmatrix} 1&2&3\\ 1&1&1\\ 1×8&1×8&1×8\\ \end{vmatrix}=8\begin{vmatrix} 1&2&3\\ 1&1&1\\ 1&1&1\\ \end{vmatrix} 111×8211×8311×8=8111211311

根据性质3可知,行列式两行对应相等,行列式的值为零。

推论:
行列式某一行(或列)全为0,则行列式等于零。

∣ x x x 0 0 0 x x x ∣ = 0 \begin{vmatrix} x&x&x\\ 0&0&0\\ x&x&x\\ \end{vmatrix}=0 x0xx0xx0x=0

1、可以根据性质4推论进行理解,即提取公因子0,则0提到外面后乘以行列式肯定等于0;
2、还可以根据行列式展开的定义来理解,展开项不同行不同列取到的元素肯定会包含0,所以行列式必然等于零。

性质3可以理解为性质5的特例,即两行(列)对应相等可以看成比例为1。

通过以上几个性质可知:
① 行列式两行(列)对应成比例;
② 行列式两行(列)相等;
③ 行列式某行全为0。
可以推出行列式等于零。

那么反过来,如果行列式等于0,是否上述三个条件必有一个成立呢?
答案是否定的。

∣ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ∣ = 0 \begin{vmatrix} 1&2&3\\ 4&5&6\\ 7&8&9\\ \end{vmatrix}=0 147258369=0

后面通过性质7可以验证。

2.6 性质6

行列式某行(列)如果是两个数之和,则此行列式可以表示两个行列式相加。

∣ 1 2 3 7 + 8 2 + 3 9 + 10 7 8 9 ∣ = ∣ 1 2 3 7 2 9 7 8 9 ∣ + ∣ 1 2 3 8 3 10 7 8 9 ∣ \begin{vmatrix} 1&2&3\\ 7+8&2+3&9+10\\ 7&8&9\\ \end{vmatrix}=\begin{vmatrix} 1&2&3\\ 7&2&9\\ 7&8&9\\ \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} 1&2&3\\ 8&3&10\\ 7&8&9\\ \end{vmatrix} 17+8722+3839+109=177228399+1872383109

举例:
∣ b + c c + a a + b a + b b + c c + a c + a a + b b + c ∣ \begin{vmatrix} b+c&c+a&a+b\\ a+b&b+c&c+a\\ c+a&a+b&b+c\\ \end{vmatrix} b+ca+bc+ac+ab+ca+ba+bc+ab+c

解:原式 = ∣ b c a a + b b + c c + a c + a a + b b + c ∣ + ∣ c a b a + b b + c c + a c + a a + b b + c ∣ = ∣ b c a a b c c + a a + b b + c ∣ + ∣ b c a b c a c + a a + b b + c ∣ + ∣ c a b a b c c + a a + b b + c ∣ + ∣ c a b b c a c + a a + b b + c ∣ = ∣ b c a a b c c a b ∣ + ∣ b c a a b c a b c ∣ + ∣ b c a b c a c a b ∣ + ∣ b c a b c a a b c ∣ + ∣ c a b a b c c a b ∣ + ∣ c a b a b c a b c ∣ + ∣ c a b b c a c a b ∣ + ∣ c a b b c a a b c ∣ =\begin{vmatrix} b&c&a\\ a+b&b+c&c+a\\ c+a&a+b&b+c\\ \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} c&a&b\\ a+b&b+c&c+a\\ c+a&a+b&b+c\\ \end{vmatrix}\\ =\begin{vmatrix} b&c&a\\ a&b&c\\ c+a&a+b&b+c\\ \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} b&c&a\\ b&c&a\\ c+a&a+b&b+c\\ \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} c&a&b\\ a&b&c\\ c+a&a+b&b+c\\ \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} c&a&b\\ b&c&a\\ c+a&a+b&b+c\\ \end{vmatrix}\\ =\begin{vmatrix} b&c&a\\ a&b&c\\ c&a&b\\ \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} b&c&a\\ a&b&c\\ a&b&c\\ \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} b&c&a\\ b&c&a\\ c&a&b\\ \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} b&c&a\\ b&c&a\\ a&b&c\\ \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} c&a&b\\ a&b&c\\ c&a&b\\ \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} c&a&b\\ a&b&c\\ a&b&c\\ \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} c&a&b\\ b&c&a\\ c&a&b\\ \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} c&a&b\\ b&c&a\\ a&b&c\\ \end{vmatrix} =ba+bc+acb+ca+bac+ab+c+ca+bc+aab+ca+bbc+ab+c=bac+acba+bacb+c+bbc+acca+baab+c+cac+aaba+bbcb+c+cbc+aaca+bbab+c=baccbaacb+baacbbacc+bbcccaaab+bbaccbaac+cacababcb+caaabbbcc+cbcacabab+cbaacbbac

★★★ 2.7 性质7

行列式某一行(列)的所有元素,乘以数 k k k加到另一行(列)上去,行列式的值为变。

举例:
∣ ① ② ③ 1 1 0 9 9 10 ∣ \begin{vmatrix} ①&②&③\\ 1&1&0\\ 9&9&10\\ \end{vmatrix} 1919010

将第1行乘以5加到第2行:

∣ ① ② ③ 1 + ① × ( 5 ) 1 + ② × ( 5 ) 0 + ③ × ( 5 ) 9 9 10 ∣ \begin{vmatrix} ①&②&③\\ 1+①×(5)&1+②×(5)&0+③×(5)\\ 9&9&10\\ \end{vmatrix} 1+×(5)91+×(5)90+×(5)10

根据性质6可知,上述行列式可以写成以下两个行列式相加:

∣ ① ② ③ 1 1 0 9 9 10 ∣ + ∣ ① ② ③ ① × ( 5 ) ② × ( 5 ) ③ × ( 5 ) 9 9 10 ∣ \begin{vmatrix} ①&②&③\\ 1&1&0\\ 9&9&10\\ \end{vmatrix}+\begin{vmatrix} ①&②&③\\ ①×(5)&②×(5)&③×(5)\\ 9&9&10\\ \end{vmatrix} 1919010+×(5)9×(5)9×(5)10

又根据性质5可知,上述第二个行列式第1行和第2行成比例值为零。而第一个行列式就是原来的行列式,所以原行列式的值为变。

例1:求行列式 D = ∣ 1 2 0 1 2 3 10 0 0 3 5 18 5 10 15 4 ∣ D=\begin{vmatrix} 1&2&0&1\\ 2&3&10&0\\ 0&3&5&18\\ 5&10&15&4\\ \end{vmatrix} D=12052331001051510184的值。

思路:将行列式通过性质7化为上三角形式,主对角线元素乘积即为行列式的值。
解:第1行元素×(-2)加到第2行上去:
= ∣ 1 2 0 1 2 + 1 × ( − 2 ) 3 + 2 × ( − 2 ) 10 + 0 × ( − 2 ) 0 + 1 × ( − 2 ) 0 3 5 18 5 10 15 4 ∣ = ∣ 1 2 0 1 0 − 1 10 − 2 0 3 5 18 5 10 15 4 ∣ =\begin{vmatrix} 1&2&0&1\\ 2+1×(-2)&3+2×(-2)&10+0×(-2)&0+1×(-2)\\ 0&3&5&18\\ 5&10&15&4\\ \end{vmatrix}\\ =\begin{vmatrix} 1&2&0&1\\ 0&-1&10&-2\\ 0&3&5&18\\ 5&10&15&4\\ \end{vmatrix} =12+1×(2)0523+2×(2)310010+0×(2)51510+1×(2)184=10052131001051512184

第1行元素×(-5)加到第4行上去:
= ∣ 1 2 0 1 0 − 1 10 − 2 0 3 5 18 5 + 1 × ( − 5 ) 10 + 2 × ( − 5 ) 15 + 0 × ( − 2 ) 4 + 1 × ( − 5 ) ∣ = ∣ 1 2 0 1 0 − 1 10 − 2 0 3 5 18 0 0 15 − 1 ∣ =\begin{vmatrix} 1&2&0&1\\ 0&-1&10&-2\\ 0&3&5&18\\ 5+1×(-5)&10+2×(-5)&15+0×(-2)&4+1×(-5)\\ \end{vmatrix}\\ =\begin{vmatrix} 1&2&0&1\\ 0&-1&10&-2\\ 0&3&5&18\\ 0&0&15&-1\\ \end{vmatrix} =1005+1×(5)21310+2×(5)010515+0×(2)12184+1×(5)=1000213001051512181

第2行元素×3加到第3行上去:
= ∣ 1 2 0 1 0 − 1 10 − 2 0 + 0 × 3 3 + ( − 1 ) × 3 5 + 10 × 3 18 + ( − 2 ) × 3 0 0 15 − 1 ∣ = ∣ 1 2 0 1 0 − 1 10 − 2 0 0 35 12 0 0 15 − 1 ∣ =\begin{vmatrix} 1&2&0&1\\ 0&-1&10&-2\\ 0+0×3&3+(-1)×3&5+10×3&18+(-2)×3\\ 0&0&15&-1\\ \end{vmatrix}\\ =\begin{vmatrix} 1&2&0&1\\ 0&-1&10&-2\\ 0&0&35&12\\ 0&0&15&-1\\ \end{vmatrix} =100+0×30213+(1)×300105+10×3151218+(2)×31=10002100010351512121

第4列元素×15加到第3列上去:
= ∣ 1 2 0 + 1 × 15 1 0 − 1 10 + ( − 2 ) × 15 − 2 0 0 35 + 12 × 15 12 0 0 15 + ( − 1 ) × 15 − 1 ∣ = ∣ 1 2 15 1 0 − 1 − 20 − 2 0 0 215 12 0 0 0 − 1 ∣ = 1 × ( − 1 ) × 215 × ( − 1 ) = 215 =\begin{vmatrix} 1&2&0+1×15&1\\ 0&-1&10+(-2)×15&-2\\ 0&0&35+12×15&12\\ 0&0&15+(-1)×15&-1\\ \end{vmatrix}\\ =\begin{vmatrix} 1&2&15&1\\ 0&-1&-20&-2\\ 0&0&215&12\\ 0&0&0&-1\\ \end{vmatrix}\\ =1×(-1)×215×(-1)\\ =215 =100021000+1×1510+(2)×1535+12×1515+(1)×1512121=100021001520215012121=1×(1)×215×(1)=215

例2:求行列式 D = ∣ 8 2 0 1 1 3 10 0 9 3 5 18 3 10 15 4 ∣ D=\begin{vmatrix} 8&2&0&1\\ 1&3&10&0\\ 9&3&5&18\\ 3&10&15&4\\ \end{vmatrix} D=81932331001051510184的值。

分析:如果按照例1的思路,需要使用第1行依次将2、3、4行的左下角元素变为0,即:第1行元素 × ( − 1 8 ) ×(-\frac18) ×(81)加到第2行,第1行元素 × ( − 9 8 ) ×(-\frac98) ×(89)加到第3行,第1行元素 × ( − 3 8 ) ×(-\frac38) ×(83)加到第4行等,但分数计算时非常复杂,而且容易出错,不推荐此类方法。此题可以先交换第1列和第2行(注意交换两行行列式要变号),再用交换后左上角的 1 1 1去将其他行左下角元素变为0。

做题规范:
① 时统一化为上三角形式(因为下三角转置后就是上三角);
② 先处理第1列,再第2列,依次处理第n列;
③ 第1列处理完后,第1行不再参与后续运算,后续同理;
④ 可以说:“第 m m m × k ×k ×k加到第 n n n行上去”或“第 m m m行加到和 n n n行上去”,不能说:“第 m m m行减去第 n n n行”。

3 引用

《线性代数》高清教学视频 “惊叹号”系列 宋浩老师_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili_1.2 行列式的性质

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